3、决策树与集成算法

最新推荐文章于 2023-10-25 16:28:56 发布
最新推荐文章于 2023-10-25 16:28:56 发布
阅读量431 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 小唐机器学习实战
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34514046/article/details/81950078

如果只考虑信息增益，当考虑编号因素时，信息增益最大，对分类没作用


集成方法

Bagging思想：随机森林（并行进行）

二重随机性:取数据的60%-80%,特征的60%-80%

Boosting算法：串行进行

Adaboost

Stacking思想：拿多个分类器分类，把分类结果作为输入进行第二部训练

 

 

 

 

 

 

 

机器学习之决策树
bigdata_wangzhe的博客
03-23 302
树模型 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策） 所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归 树的组成 根节点：第一个选择点 非叶子节点与分支：中间过程 叶子节点：最终的决策结果 决策树的训练与测试 训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从跟节点开始选择特征， 如何进行特征切分） 测试阶段：根据构造出来的树模型从上到下去走一遍就好了 一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍 就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗树，这就没那么容易了，需 要考虑的
【算法】决策树模型 & 集成算法模型GBDT
qq_36643449的博客
12-26 2310
决策树 ID3 C4.5 CART 剪枝 GBDT
机器学习-决策树与集成算法
千尺浪的博客
11-26 510
树模型 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策） 决策树 所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归   树的组成 根节点：第一个选择点 决策树 非叶子节点与分支：中间过程 叶子节点：最终的决策结果   决策树的训练与测试 训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从跟节点开始选择特征， 如何进行特征切分） 决策树 测试阶段：根据构造出来的树模型从上
决策树与集成算法
我思故我在！
02-03 475
举例：判断是否喜欢玩游戏 机器学习算法并没有哪个好哪个不好，而是哪个算法更适合于那种数据类型 决策顺序：先按照重要的，然后次重要的，依次类推 即针对每个特征，都做一次切割分类，特征越多越好吗？ 根据什么依据去选择根节点？如何切分？ 希望透过一次分支后，熵值越小越好。 pi：取到某一个类别的概率 对数函数曲线如下，由于概率值pi属于【0-1】区间，因此对数值恒为...
七、决策树算法和集成算法
beyond谚语的博客
04-17 1075
一、决策树算法 Ⅰ，树模型 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策） 所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归 对于分类：是由众数决定的，例如爷爷奶奶妈妈都是负数，狗蛋儿是正数 对于回归：主要是利用方差来进行计算的，例如按照年龄划分，不同年龄划分到一块，优劣主要看方差的大小数值进行判断。节点的值就是每个划分到一块的年龄的平均值。 举个例子：若要判断谁喜欢打王者农药，如何判断？ 首先很容易明白，一般喜欢打农药都是青少年，所以先通过年龄划分，接着，男孩子多数喜欢，然后通过性别划分，最后找到
3-决策树与集成算法.7z
07-03
在"3-决策树与集成算法"这个主题中，我们将会深入探讨决策树的基本原理、构建过程以及其在实际问题中的应用。 首先，决策树的学习过程可以分为两个主要步骤：剪枝和生长。生长阶段，使用某种分裂准则（如信息增益、...
3-决策树与集成算法-converted.pptx
05-24
决策树与集成算法详解，文章后面还有实战源码（也有详解） 下面是决策树优点 1. 决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则； 2. 可以进行回归和分类 3. 比较适合处理有缺失属性的样本； 4. 能够处理不...
决策树与集成算法.pdf
05-19
在介绍决策树与集成算法时，通常会通过具体案例来阐述这些算法的工作原理。比如通过天气预报来预测人们是否会去俱乐部打球的例子，我们可以构建一个决策树模型来根据天气状况、气温、相对湿度和风力等特征来预测人们...
决策树与集成算法讲解.pdf
05-07
决策树算法中包括几种经典的算法，例如ID3、C4.5和CART。ID3算法使用信息增益来选择特征，而C4.5算法则通过信息增益率来解决ID3中倾向于选择取值多的特征的问题。CART算法使用的是Gini系数，它度量的是从数据集中...
机器学习 —— 决策树及其集成算法(Bagging、随机森林、Boosting)
weixin_30724853的博客
11-12 987
本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述：以树为基础的方法可以用于回归和分类。树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域划分预测空间的规则可以被建模为一棵树，所以这种方法也叫决策...
【机器学习】决策树与集成
郑壮强的博客
07-14 374
【机器学习】决策树与集成决策树ID3C4.5CART（分类回归树）分类树回归树防止过拟合决策树集成梯度提升树AdaBoostGBDT(即基于一般损失的分类模型）GBRT（即基于一般损失的回归模型）XGboostLightGBMRandomForest 决策树 决策树包括分支节点，叶节点，分支。分治节点表示当前被选择的特征，分支表示特征的取值，叶节点表示当前路径下的预测 ID3 特征选择： 基于信息...
分类算法之决策树+集成学习（详细）
Gfqwy2021
03-10 5747
1.1. 决策树算法，是机器学习中的一个经典的监督式学习算法，被广泛应用F金融分析、生物学、天文学等多个领域 1.2. 本节首先介绍决策树的ID3、C4.5、 C5. 0、CART 等常用算法，然后讨论决策树的集成学习，包括装袋法、提升法、随机森林、GBDT、 AdaBoost 等算法。 决策树算法 分支处理 连续属性离散化 过拟合问题 分类效果评价 集成学习 装袋法 提升法 GBGT...
基于决策树的各种集成方法总结（一）
weixin_44150964的博客
05-28 4061
基于决策树的各种集成方法的总结1.NP问题与NPC问题2.决策树3.集成方法4.随机森林5.Adaboost与GBDT算法5.1Adaboost5.2GBDT5.3总结6.过拟合问题6.1产生过拟合的原因6.2解决方法（这里只针对决策树来考虑）几种避免决策树中过拟合的方法:Adaboost算法的正则化:GDBT算法的解决过拟合的方法:7. RF、Adaboost、GBDT三种方法的优缺点对比7.1...
集成学习的决策树的算法
Miracle.Zhao的博客
11-19 4836
常见的集成学习框架有三种：Bagging、Boosting 和 Stacking。三种集成学习框架在基学习器的产生和综合结果的方式上会有些区别，我们先做些简单的介绍。 1.1 Bagging Bagging 全称叫 Bootstrap aggregating，看到 Bootstrap 我们立刻想到著名的开源前端框架（抖个机灵，是 Bootstrap 抽样方法） ，每个基学习器都会对训练集进行有...
集成算法决策树算法_2 – 3树算法
cumt30111的博客
07-31 263
集成算法决策树算法 2 – 3棵树 (2 – 3 Trees) A 2 – 3 trees also known 3 – 2 trees is a tree in which each vertex, except leaf has 2 or 3 sons and one or two keys per node, and every path from the root to leaf is o...
集成算法 — 简介 + 决策树（Python3.6实现）
zhiziyi123的博客
05-20 581
集成算法简介 集成算法通过在数据上构建多个弱评估器，汇总所有弱评估器的建模结果，以获取比单个模型更好的回归或分类表现， 集成算法主要分为3种：Bagging（减小方差）、Boosting（减小偏差）或stacking（改进预测）。弱分类器一般为K-NN分类器、朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、logistic回归分类器等。 泛化误差是衡量一个模型推广能力的标准，泛化误差大表示模型在预测测试数据集的时候效果不好。模型太简单会发生欠拟合，模型太复杂会发生过拟合，欠拟合和过拟合都会使泛化误差增大。 泛化误差 =
决策树的集成
weixin_44239314的博客
04-04 641
决策树的集成集成方法随机森林GBDT总结 集成方法 决策树模型简单明了，但是单独使用效果并不理想，通过某种方式将多个决策树组合起来，使用它们的’‘集体智慧’‘来解决问题。成为’‘集成方法’‘（ensemble method），可以分为两类：平均方法（averaging method）和提升方法（boosting methods），对应的模型是随机森林和GBDT。 随机森林 随机森林由n个决策树组...
决策树和集成算法的实现流程
最新发布
qq_72985002的博客
10-25 199
假设某个节点的子树被剪枝，将该节点替换为叶节点，并将其类别设置为该子树中样本最多的类别。这是决策树最基础的一个构成：{'F2-WORK': {0: 'no', 1: 'yes'}}即F2-WORK取0，1时结果的样子。方法是什么：计算每个特征的信息熵，找到最大的信息增益率，然后把这个特征作为第一个非叶子节点。新熵值：一个特征分成有多个结果，每个结果的熵值和初始熵值计算方法一样，然后加权相加。预剪枝：限制深度，叶子节点个数叶子节点样本数，信息增益量等。初始熵值：结果的熵值，结果有几个类别就有几个熵值相加。
深入解析：决策树与集成算法的应用与实践
资源摘要信息: "3-决策树与集成算法" 在本次分享的资源中，标题和描述都指向了一个以7z格式压缩的文件，这个文件包含了关于决策树与集成算法的PDF文档。由于没有提供具体的文件内容，我们将重点放在决策树和集成...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值